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欢迎来到XEdu(OpenXLab-Edu)主页!

XEdu核心工具为深度学习工具库XEduHub、计算机视觉库MMEdu,加上神经网络库BaseNN和传统机器学习库BaseML,后期规划还会增加OpenDILabEdu和OpenDataLabEdu等,覆盖实验室开源的所有AI工具,涉及AI初学者可能的AI技术所有领域。

XEdu关注AI模型,关注初学者用AI解决真实问题,适合用于中小学AI教育、大学AI通识课、中高职AI入门课程等。从数据采集到模型训练、模型部署,XEdu在每一个环节都提供了合适的工具。XEdu团队坚信只要有合适的工具,AI初学者能够驾驭各种AI工具,去解决身边的问题。

🔥 Python包

XEdu-python 0.2.3

MMEdu 0.1.28

BaseML 0.1.5

BaseNN 0.3.1

BaseDT 0.1.3

BaseDeploy 0.0.4

easy-xedu 0.2.2

🎁 安装包

  • 🎉 [new] XEdu一键安装包: 一键安装全量环境。
  • 🎉 [new] docker安装启动: 容器实例启动解决方案。

🚀 课程活动

🏔️ 成果记录

  • 🎉 [2024] XEduLLM:让大模型进入中小学信息科技课[J]. 中国信息技术教育,2024,(15):89-91.
  • 🎉 [2024] Design and Application of a Full-Link AI Teaching System from Lesson Preparation, Course Implementation to Evaluation[C].(*SITE会议)
  • 🎉 [2024] Mind+结合XEdu Hub开发AI交互作品[J].中国信息技术教育,2024,(11):88-90.
  • 🎉 [2024] 借助XEduHub快速开发人工智能体验作品[J].中国科技教育,2024,(05):56-57.
  • 🎉 [2024] 全链路AI课程设计与开发——以视力检测助手为例[J].中国信息技术教育,2024,(09):83-85.
  • 🎉 [2023] 为信息科技教学定制一个Python编程环境[J].中国信息技术教育,2023,(19):82-84.
  • 🎉 [2022] 打造个性化的“智能稻草人”[J].中国信息技术教育,2022,(17):67-69.
  • 🎉 [2022] 让激光射灯也“智能”起来[J].中国信息技术教育,2022,(11):69-71.
  • 🎉 [2022] 用深度学习和物联网技术设计“AI魔法棒”[J].中国信息技术教育,2022,(09):77-79+108.
  • 🎉 [2022] 用掌控板做智能家居控制器[J].中国信息技术教育,2022,(07):71-73.
  • 🎉 [2022] 用Home Assistant搭建个性化智能家居系统[J].中国信息技术教育,2022,(05):81-83.

Popular repositories Loading

  1. OpenMMLab-Edu OpenMMLab-Edu Public

    MMEdu源于国产人工智能视觉(CV)算法集成框架OpenMMLab,是一个“开箱即用”的深度学习开发工具。在继承OpenMMLab强大功能的同时,MMEdu简化了神经网络模型搭建和训练的参数,降低了编程的难度,并实现一键部署编程环境,让初学者通过简洁的代码完成各种SOTA模型(state-of-the-art,指在该项研究任务中目前最好/最先进的模型)的训练,并能够快速搭建出AI应用系统。

    Python 30 18

  2. XEdu-docs XEdu-docs Public

    XEdu文档:xedu.readthedocs.io

    HTML 10 7

  3. OpenBaseLab-Edu OpenBaseLab-Edu Public

    this is the OpenBaseLab, including baseml, basedt, basedeploy and basenn

    Python 5 6

  4. MMCV-Edu MMCV-Edu Public

    Python 1

  5. MMClassification-Edu MMClassification-Edu Public

    Python 1 1

  6. MMDetection-Edu MMDetection-Edu Public

    Python 1

Repositories

Showing 10 of 11 repositories
  • XEdu-docs Public

    XEdu文档:xedu.readthedocs.io

    OpenXLab-Edu/XEdu-docs’s past year of commit activity
    HTML 10 MIT 7 0 0 Updated Oct 3, 2024
  • EasyDL Public

    EasyDL系列工具是由上海人工智能实验室智能教育中心打造的面向0基础或者较低基础的中小学生的无代码可视化工具。一个step-by-step的无代码(傻瓜化)模型训练和推理辅助工具,基于XEdu开发。既可以独立下载(安装时提示需要XEdu环境),又内置在XEdu的一键安装包中。旨在让代码能力不强的初学者也能体验到人工智能的训练与学习,并且可以看到基于XEdu编写格式的训练、推理及部署的代码。

    OpenXLab-Edu/EasyDL’s past year of commit activity
    JavaScript 0 0 0 0 Updated Sep 30, 2024
  • .github Public

    XEdu组织首页配置

    OpenXLab-Edu/.github’s past year of commit activity
    0 0 0 0 Updated Sep 30, 2024
  • OpenBaseLab-Edu Public

    this is the OpenBaseLab, including baseml, basedt, basedeploy and basenn

    OpenXLab-Edu/OpenBaseLab-Edu’s past year of commit activity
    Python 5 Apache-2.0 6 0 0 Updated Sep 30, 2024
  • XEdu-python Public

    XEduHub是一个专为快速、便捷地利用最先进的深度学习模型完成任务而设计的工具库。其设计灵感源自PyTorchHub,旨在以工作流的方式,高效地完成深度学习任务。XEduHub的独特之处在于它内置了大量优质的深度学习SOTA模型,无需用户自行进行繁琐的模型训练。用户根据自己的需求,选择不同的特定任务(task),而不同任务对应了不同的内置模型,拿过来就用,轻松进行AI应用实践。

    OpenXLab-Edu/XEdu-python’s past year of commit activity
    Python 0 0 0 0 Updated Sep 30, 2024
  • OpenMMLab-Edu Public

    MMEdu源于国产人工智能视觉(CV)算法集成框架OpenMMLab,是一个“开箱即用”的深度学习开发工具。在继承OpenMMLab强大功能的同时,MMEdu简化了神经网络模型搭建和训练的参数,降低了编程的难度,并实现一键部署编程环境,让初学者通过简洁的代码完成各种SOTA模型(state-of-the-art,指在该项研究任务中目前最好/最先进的模型)的训练,并能够快速搭建出AI应用系统。

    OpenXLab-Edu/OpenMMLab-Edu’s past year of commit activity
    Python 30 Apache-2.0 18 1 0 Updated Sep 30, 2024
  • OpenXLab-Edu/MMClassification-Edu’s past year of commit activity
    Python 1 Apache-2.0 1 0 1 Updated Oct 26, 2022
  • MMEdu Public

    包含MMEdu文档以及部署

    OpenXLab-Edu/MMEdu’s past year of commit activity
    HTML 1 Apache-2.0 0 0 0 Updated Aug 19, 2022
  • OpenXLab-Edu/MMPose-Edu’s past year of commit activity
    Python 1 Apache-2.0 0 0 0 Updated Apr 19, 2022
  • MMCV-Edu Public
    OpenXLab-Edu/MMCV-Edu’s past year of commit activity
    Python 1 Apache-2.0 0 0 0 Updated Apr 12, 2022

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